Prestandan för TPU V3 jämfört med TPU V2 förbättras avsevärt. En TPU V3 -pod uppnår åtta gånger prestandan för en TPU V2 -pod och når över 100 petaflops av datorkraft [1]. Denna betydande ökning av prestanda gör det möjligt för utvecklare att utföra komplexa maskininlärningsuppgifter mer effektivt och uppnå snabbare resultat.
När det gäller arkitektur innehåller TPU V3 ett mer effektivt kylsystem, med användning av vattenkylning, vilket minskar det vertikala utrymmet som krävs och gör det möjligt att packa fler TPU: er i en pod jämfört med TPU V2 [1]. TPU V3 erbjuder också mer minne och bandbredd, varvid varje kort har 16 GB minne, jämfört med 8 GB i TPU V2 [5] [7].
Sammantaget gör framstegen i TPU V3 det mer lämpligt för storskaliga maskininlärningsprojekt som kräver hög beräkningskraft och effektivitet.
Citeringar:[1] https://www.toolify.ai/ai-news/unveiling-the-evolution-of-tpus-tpu-v2-and-tpu-v3-1727331
[2] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/zil35t/d_does_google_tpu_v4_compete_with_gpus_in/
[3] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
] Center+Setup%3F
[5] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu
[6] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pro-cons/
[7] https://news.ycombinator.com/item?id=22195516
[8] https://cloud.google.com/tpu/docs/v2
[9] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus